• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.27-33
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• 2009

u-헬스케어 시대가 도래 하면서, 심장질환자의 생체신호 모니터링 형태가 바뀌고 있다. 현재의 심장 질환자의 생체신호 모니터링은 각종 심전도 측정기기에 달린 케이블 때문에 상당한 불편을 감수해야 했다. 그러나 최근 들어 무선 센서 네트워크를 이용하면 케이블로 인한 불편이 감소되고 이동이 자유로울 수 있기 때문에 심전도 데이터를 무선으로 전송하는 기술이 활발히 연구되고 있다. 물론 무선 데이터전송량을 줄이기 위한 방법으로 심전도 데이터에서 심박을 측정한 데이터를 추출하여 보내는데 이것은 개인마다 심전도 신호 세기가 달라서 오차가 생긴다. 본 논문에서는 서로 다른 심전도 세기에 맞추어 심전도를 보정하여 측정할 수 있는 적응형 심박 탐지 모델을 제안한다. 또 제안된 모델을 검증하기 위해, TinyOS 2.0 환경에서 센서 어플리케이션을 설계하고 구현하여 실험을 실시하였다. 실험과정에서 획득한 데이터를 분석함으로써 적응형 심박 탐지모델의 유용성을 평가하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.545-551
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• 2022

본 연구는 심박변이도(HRV) 신호를 통해 산출된 스트레스 측정치와 갑상선 기능 검사(TFT) 항목 간의 상관관계를 분석하였다. K 의원에 내원한 질병이 없는 건강한 성인 181명을 연구대상으로 하였다. 획득한 심박변이도(HRV) 신호를 이용하여 스트레스 저항도(SR)와 스트레스 지수(SI)를 산출하였으며 갑상선 기능검사(TFT) 항목으로는 TSH, Free T4, T3를 이용하였다. 측정된 값은 pearson 상관분석을 통해 각 항목 간의 관계를 통계 분석 하였다. 결과에서 Free T4와 스트레스 저항도(SR)는 양의 상관관계(r=0.18)를, 스트레스지수(SI)와는 음의 상관관계(r=-0.16)를 가졌음을 확인하였다. 이를 통해 갑상선 기능과 HRV 신호 간에 유의한 관계가 있음을 확인하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권1호
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• pp.87-95
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• 2020

연구목적: 본 논문에서는 도플러 레이더를 활용하여 차량 운전자의 호흡과 심박을 추정하는 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 연구의 가능성을 확인한다. 연구방법: 본 논문에서는 검출 신호의 peak 주파수 값과 가중치를 활용하는 weighted peak detection 기법을 제안한다. 정지 상태와 주행 상태에서의 실험을 통해 제안하는 두 알고리즘의 정확도를 분석한다. 연구결과: 제안하는 알고리즘을 통해 정지 상태에서 측정된 호흡과 심박 검출 정확도는 각각 95%, 96% 이상의 결과를 보였다. 또한 실제 주행 실험에서도 각 72%, 84% 이상의 정확도를 보여 주행 시의 활용 가능성을 확인하였다. 결론: 본 논문에서 제안하는 생세 신호 검출 기법은 차량 운전자의 호흡이나 심장 이상을 자동으로 검출함으로 운전자 본인 및 대형 교통사고를 예방하는 기술로 활용이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1822-1825
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• 2015

본 논문에서는 운동 전후 또는 심장 질환과 관련 있는 사용자가 체중을 측정하면서 동시에 심전도 신호를 측정하여 운동 부하에 따른 심장의 활동 상태를 모니터링 할 수 있는 장치를 고안하였다. 이를 위한 방법으로 체중계에 수정된 바이폴라 금속전극을 적용하여 표준사지 측정법을 이용하여 심장활동 신호를 측정할 수 있는 방법을 제안하였다. 체중계에서 심전도를 측정하기 위해 기존의 Ag-AgCl 전극이 아닌 금속 판 형태의 전극을 사용하였으며 이를 위해 입력 임피던스의 설계를 브릿지 형의 AC-Coupling 회로를 통해 높은 CMRR이 유지되도록 설계하였다. 또한 시시각각 변화하는 노이즈를 제거하기 위해 Savitzky-golay filter를 사용하였으며 이를 통해 Baseline wandering 이 제거된 최종 심장활동 신호를 획득하였다. R-peak 검출을 통해 기준신호와의 심박수 및 Sensitivity의 비교평가를 수행하여 이 장치의 성능을 평가한 결과 심박 검출률의 평균 Sensitivity가 97.1%로 나타났다. 동잡음 제거에 대한 알고리즘이 보다 최적화 되어 최종 출력 신호의 안정성이 향상 된다면 체중계를 통한 심박 검출의 가능성과 그 유효성이 충분할 것으로 사료된다.

• 감성과학
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• 제1권1호
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• pp.79-91
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• 1998

이 연구의 목적은 IAPS(국제정저사진체계) 사진자극에 의해 유발된 각각의 주관적 정서상태에 특정적인 자율신경계 반응이 존재하는지를 규명하는 것이다. 부정적 정서(분노, 슬픔, 놀람)와 긍정적 정서(행복, 흥분)를 유발하는 IAPS사진을 각 60초 동안 제시하였을 때 유발되는 심박률, 호흡률, 피부전도반응을 측정하였다. 시각자극이 주어진 초리 30초 동안 통계적으로 유의미한 심박률 감속 및 호흡률 감소를 보여주었으며, 뚜렷한 피부전도반응이 출현하였다. 심박률 감속은 혐오보다 흥분에서 더 크게 나타났고, 피부전도반응의 진폭은 혐오보다 흥분에서 더 큰 것으로 나타났다. 한편, 피부전도반응의 진폭이 상승하는 시간은 슬픔, 행복, 놀람보다 혐오에서 더 짧아지는 경향을 보여주었다. 이와 같은 자율신경계 반응(심박률, 호흡률, 피부전도반응)은 정서상태간에 뚜렷한 차이를 보여주며, 특정 정서상태에서 자율신경계 반응은 개인차가 있기는 하지만 전체적으로 매우 전형적인 반응패턴을 보여주었다. 본 연구의 결과는 정서 특정적인 자율신경계 반응이 존재할 가능성을 시사해주며, 생리신호분석을 통해서 심리적 정서를 결정할 수 있는 형판(template)의 구성을 위해서 다양한 자율신경계 정서반응의 지표를 포괄적으로 측정 분석하는 후속연구가 요구된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.169-170
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• 2013

본 논문에서는 패치형 생체신호 측정기와 스마트 디바이스를 활용하여 실시간으로 심박의 위험도를 확인할 수 있도록 하는 경고 및 위험 알림의 기준을 정의하고 이를 기반으로 하여 스마트 디바이스의 위험 심박 알림 모듈을 설계하였다. 제안하는 모듈을 이용하여 사용자는 언제 어디에서나 자신의 심장 건강에 대한 위험도를 확인하고 적절한 조치를 취함으로써 심질환으로 인해 발생 가능한 위험 상황을 예방할 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.112-113
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• 2018

스트레스는 스트레스 요인에 반응하는 신체와 정신의 변화과정으로, 외부의 자극을 받으면 혈압, 심박동수, 호흡수가 증가하게 된다. 이러한 생체신호로 인간의 스트레스 요인을 측정할 수 있다. 본 연구에서는 선박조종시뮬레이션을 이용해 예비(견습)도선사가 도선접안 중 체감하는 스트레스의 정도와 특성을 생체신호 변화를 활용하여 실증적으로 분석하였다. 선박조종시뮬레이션에서 추출한 엔진 사용량, 타각 사용량, 속력 및 예선 사용량과 스트레스 분석을 위해 Heart BPM, SDNN, RMSSD의 3가지 심박변이도 파리미터의 상관관계를 분석하였다. 분석결과, 6회 중 4회의 시뮬레이션에서 Heart BPM은 지속적으로 상승하고 SDNN은 하강하여 시간에 따라 스트레스가 상승하는 것으로 분석되었다. 특히 예선 사용시점에서 변화의 폭이 큰 것을 확인하였다. RMSSD는 단기주기(1분간격) 측정 파라메터로 실험자가 느끼는 순간의 위험에 따라 그래프 변화폭이 심한 것으로 분석되었다. 전체적으로 엔진, 타각, 예선의 사용시점에 따라 큰 변화를 보였으며, 실험자들의 선박운용 행위에 따라 생체신호 변화를 보였다고 사료된다. 분석결과를 바탕으로 도선사에게 스트레스를 미치는 요소를 판별하여 도선접안 중 스트레스가 높아지는 순간에 인적사고를 예방할 수 있는 시스템적 보완을 마련하고자 한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-8
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• 2003

장시간 운전을 하는 동안 운전자는 외부상황을 계속해서 주시하고 경계하게 하므로 운전자에게는 정신적 부하로 작용하게 되며 이로 인해 발생하는 운전피로는 자동차 사고의 원인이 될 수 있다. 본 연구에서는 심박변동신호를 분석하여 운전시간의 증가에 따른 발생하는 운전피로도를 알아보았다. 심박변동신호의 분석방법에는 이전 연구들에서 널리 사용되어져 왔던 선형분석방법들과 함께 ApEn, Poincare Plot등을 이용한 비선형 분석방법들을 이용하였다. 3년 이상의 운전경력을 가진 5명의 실험자가 참가하였으며 모든 실험자는 4대의 승용차를 2번씩 운전하여 총 40회의 실험을 실시하였다. 운전구간은 고속도로 300km구간을 왕복해서 주행하도록 하였으며 약 3시간 정도가 소요되었다. 운전하는 동안 30분 간격으로 심전도 데이터를 측정하였다. 측정된 심전도 신호로부터 유도된 심박변동신호(HRV : heart rate variability)로부터 시간영역 변수, 주파수 영역변수, 비선형 특성 등을 구한다음, 안정 상태의 데이터라 비교하여 통계석 유의성을 살펴보았다. 분석결과 시간영역의 변수인 평균심박동수는 운전시간의 증가에 따라 계속적으로 감소하였으며 심박동율의 표준편차와 연속적인 RR간격의 차이는 90분 이후로는 일정 수준을 유지하였다. 주파수 영역에서 구한 L $F_{norm}$, LF/HF는 운전시간에 따라 증가함을 보였다. 비선형 특성을 알아보기 위해서 ApEn, Poincare plot을 이용하였는데 모두 시간에 따라 감소함을 나타내었다. 대부분의 변수에서 통계적 유의성은 1시간 이후부터 나타남을 볼 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.87-93
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• 2015

졸음 운전 등 운전자의 상태 변화에 따른 자동차 사고가 급증하고 있으며 이를 방지하기 위한 시스템 구축 및 운전자의 상태를 판단하는 알고리즘 개발이 요구되어 지고 있다. 본 논문에서는 모의 주행 시스템을 통한 운전자의 심박변이도, 산호 포화도 (SPO2), 체온을 측정하여 운전자의 상태를 알려 주는 실험을 수행하였다. 즉, 심박변이도 (Heart rate variability, HRV) 분석을 위해 운전자의 심전도(Electrocardiogram, ECG) 신호를 획득 한 후 심전도 P,QRS, T 파형 중 R peak 을 자동으로 검출하였고 이를 통해 구한 R-R interval을 이용하여 HRV의 주요 파라메타를 시간영역(time domain)으로 해석하여 작업 환경에 따른 운전자의 상태를 비교 분석하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.107-116
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• 2009

본 논문에서는 심전도 신호로부터 부정맥을 진단하는 방법으로 심박수 변이도와 퍼지 신경망을 이용하는 방안을 제시하고 있다. 제안한 부정맥 진단 알고리즘은 32개 RR 간격의 심박수 변이도, 즉 평균 25초 내외의 심박수 변화를 이용하여 부정맥을 진단하는 알고리즘이다. 부정맥 진단 알고리즘은 32개 RR 간격을 이용하여, 통계적 특징 6개를 추출한 후, 가중 퍼지소속함수 기반 신경망으로 학습하여 정상 구간과 부정맥 구간을 분류한다. 부정맥 진단 알고리즘은 Tsipouras 논문군(48개 레코드)에서 SE와 SP 각각 80% 이하의 성능을 보이는 기존연구와는 달리, SE는 88.75%, SP는 82.28%, 전체 분류율은 86.31%의 신뢰성 있는 결과를 나타낸다.